如何避免centos缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。为了避免 CentOS 缓存穿透，可以采取以下几种策略：

1. 布隆过滤器（Bloom Filter）

布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是不是在一个集合里。它可以告诉你一个元素“可能在集合中”或“肯定不在集合中”。通过使用布隆过滤器，可以在查询缓存之前先判断该数据是否可能存在，从而避免无效的数据库查询。

实现步骤：

• 初始化布隆过滤器，设置合适的大小和哈希函数数量。
• 在查询缓存之前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在。
• 如果布隆过滤器返回“可能存在”，则继续查询缓存或数据库；如果返回“肯定不存在”，则直接返回空结果。

2. 缓存空对象

对于查询结果为空的数据，也可以将其缓存起来，但设置一个较短的过期时间。这样可以避免每次查询都穿透到数据库。

实现步骤：

• 当查询结果为空时，将这个空结果存入缓存。
• 设置一个较短的过期时间（例如几分钟），之后该缓存会自动失效。

3. 使用互斥锁（Mutex Lock）

当多个请求同时查询一个不存在的数据时，可以使用互斥锁来确保只有一个请求去查询数据库，其他请求等待结果。

实现步骤：

• 在查询缓存之前，先尝试获取一个互斥锁。
• 如果获取成功，则查询数据库并将结果存入缓存；如果获取失败，则等待一段时间后重试。
• 查询完成后释放互斥锁。

4. 延迟双删

延迟双删是一种优化策略，用于减少缓存穿透的影响。具体步骤如下：

1. 第一次删除缓存。
2. 查询数据库，如果数据不存在，则返回空结果并更新缓存（设置一个较短的过期时间）。
3. 等待一段时间后，再次删除缓存。

实现步骤：

import time
import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_data(key):
    # 第一次删除缓存
    r.delete(key)
    
    # 查询数据库
    data = query_database(key)
    
    if data is None:
        # 缓存空对象，设置较短的过期时间
        r.setex(key, 60, "NULL")
        return None
    
    # 更新缓存
    r.setex(key, 3600, data)
    return data

def query_database(key):
    # 模拟数据库查询
    time.sleep(0.5)  # 模拟查询延迟
    return None  # 假设数据不存在

# 示例调用
data = get_data("non_existent_key")
print(data)  # 输出: None

5. 使用二级缓存

在应用层和数据库之间增加一级缓存（例如使用 Redis），可以进一步减少对数据库的直接访问。

实现步骤：

• 在应用层增加一级缓存（如 Redis）。
• 在查询数据库之前，先查询应用层缓存。
• 如果应用层缓存命中，则直接返回结果；如果未命中，则查询数据库并将结果存入应用层缓存和数据库缓存。

通过以上策略，可以有效避免 CentOS 缓存穿透问题，提高系统的稳定性和性能。

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